創新網絡與輸出型開放式創新關系的實證

崔海云

一、文獻回顧與假設提出

1.創新網絡“結構洞”與輸出型開放式創新之間的關系。輸出型開放式創新是指企業向外部“釋放”、授權或者出售創新信息和技術知識，實現創新成果商業化的創新模式。企業通過主動地溢出或者出售“于己無用”的冗余技術知識給其他組織，不僅可以緩解自身進行創新成果商業化的壓力，而且還可以獲得可觀的技術轉讓收益。根據企業向外部輸出知識的過程中是否存在經濟交易，輸出型開放式創新可分為授權和免費釋放兩種。授權是指企業通過將自身的研發成果出售或者授權給其他組織的方法，來實現新創技術和創意的商業化的過程。免費釋放是指企業將內部的技術知識、創新信息和資源無償輸出到外部環境中，而不追求任何直接的經濟回報。

企業的創新績效受到其在創新網絡的結構洞的影響（Burt，2004；Zaheer &Soda，2009；Insead A V S.，2006；Shipilov & Li，2008）。“結構洞”是指社會網絡中的“洞隙”，這些“洞隙”的存在導致網絡中的行為主體之間不能直接建立連接或者行為主體之間的關系出現中斷（Burt，1992）。一些學者認為，結構洞能夠為網絡中的聚焦節點帶來信息優勢和控制優勢：一方面，結構洞是信息流動的缺口，占據結構洞的網絡節點企業更有可能獲取更棒的新創意、更多的異質性信息（Gargiulo et al，2009）。另一方面，“結構洞”企業可以憑借自身的“中介”地位和信息優勢，扮演網絡中信息交換的搭橋機構或組織。橫跨不同企業間的“結構洞”可以使網絡節點企業獲得操縱其他互不相連企業之間信息流動的優勢，進而迫使它們讓步或者競爭（Burt，1997）。

筆者認為，輸出型開放式創新不僅可以緩解企業自身進行創新成果商業化的壓力，而且還“激活”了大量被企業閑置的“無用”技術，為企業獲得更多的研發回報。創新網絡的結構洞有利于企業準確識別和甄選技術需求方，推動技術快速轉移。因此，在企業的輸出型開放式創新過程中，合理占據創新網絡的結構洞并對其科學管理將有利于快速、有效地實現企業技術成果的外部商業化。基于此，本文提出如下假設：

假設la預期 創新網絡結構洞對授權具有正向的促進作用。

假設lb預期 創新網絡結構洞對免費釋放具有正向的促進作用。

2.創新網絡強聯系及其中介作用。強聯系（strong ties）是某一聯系中所包含的頻繁的、親密的、互惠的聯系狀態（Reagans & McEvily，2003；Lechner et al.，2010）。強聯系對企業創新績效的積極作用主要體現在三方面：第一，強聯系有利于促進信任的形成，增強合作伙伴轉移知識的意愿，促進復雜與緘默知識在組織之間的有效轉移（McEvily & Marcus，2005）。第二，強聯系能夠有效地抑制合作伙伴的機會主義行為（Dyer & Nobeoka，2000），降低合作伙伴之間的沖突水平，提升知識分享的效率。第三，強聯系有利于形成共同解決問題的意愿和機制，促進合作伙伴柔性地解決問題（Uzzi，1997）。

筆者認為，企業與創新網絡其他成員之間的強聯系能夠修補創新網絡結構洞造成的溝通“洞隙”，有助于增進網絡中成員間的信任和互惠關系，降低知識轉移的不確定性和風險，推動技術知識（特別是復雜的隱性知識）的轉移和擴散，為企業順利開展輸出型開放式創新創造良好條件。基于此，本文提出如下假設：

假設2a預期 強聯系在創新網絡結構洞與授權的關系中扮演中介變量角色。

假設2b預期 強聯系在創新網絡結構洞與免費釋放的關系中扮演中介變量角色。

綜上所述，本文的研究框架如圖1所示。

二、研究設計

1.樣本選取與數據收集。數據收集包括兩個階段：預調研階段（2014年7月）和正式調研階段（2014年8月～2014年10月）。本次調研一共發放問卷300份，回收問卷237份，有效問卷226份，回收率79%，有效率75.3%。

2.變量測量。①因變量：輸出型開放式創新。本項研究借鑒了Lichtenthaler（2009）和陳鈺芬（2008）等學者的研究成果。“授權”包括2個題項：a.貴公司經常出售專利或者進行專利授權。b.貴公司只出售或對外授權那些非核心技術。“免費釋放”包括2個題項：a.貴公司經常主動到其他企業進行創新項目的介紹和報告。b.貴公司愿意為其他企業或組織的創新工作提供建議和幫助。②自變量：結構洞。學者們通常用“控制信息流的能力”來測度結構洞。“創新網絡結構洞”包括2個題項：a.創新網絡內的其他企業之間的技術交流必須經過貴公司。b.貴公司在外部創新網絡內擁有一定的地位和影響力。③中介變量：強聯系。本文參照了Hansen（1999）和Reagans & McEvily（2003）的測量方法，“強聯系”包括2個題項：a.貴公司與外部網絡合作伙伴聯系很頻繁。b.貴公司與外部網絡合作伙伴的關系很親密。④控制變量。為了保證研究結果的可靠性和有效性，本文將企業規模、企業年齡和企業家精神作為控制變量處理。本次調查均采用Likert7分量表。

三、 實證分析和假設檢驗

1.信度與效度分析。本項研究采用因子分析檢驗變量測量的信度與效度。因子分析結果表明，各題項都落在預設的因子上，并且因子載荷均在0.7以上，表示變量測量具有較好的聚合效度與區分效度。結構洞、免費釋放的Cronbachs α系數略低（分別為0.793、0.786），但仍然在可接受范圍之內。強聯系、授權的Cronbachs α系數均在0.8以上（分別為0.812、0.832），可知數據具有良好的信度。上述分析表明本項研究的變量具有較好的效度和信度，適宜進一步做回歸分析與假設檢驗。

2.描述性統計與相關系數。強聯系與結構洞的相關系數是0.092，授權與結構洞、強聯系的相關系數分別是0.259、0.193，免費釋放與結構洞、強聯系、授權的相關系數分別是0.213、0.203、-0.082。

3.回歸分析及假設檢驗。本研究運用層次回歸法對研究假設進行檢驗。在檢驗變量是否具有中介效應時，我們采用Baron和Kenny（1986）以及溫忠麟等人（2004）所建議的方法。分析結果如表1所示。

模型1是輸出型開放式創新（授權）對控制變量的回歸。模型2是輸出型開放式創新（授權）同時對控制變量和自變量（結構洞）做回歸（回歸系數顯著，p<0.05），模型的F值明顯增大，因此，與模型1相比，模型2增加解釋變量（結構洞）后，模型擬合度得以優化，R2也增大，R2增加了15.7%（p<0.05），表明結構洞對輸出型開放式創新（授權）具有一定的解釋作用。假設1a得到支持。

模型3是中介變量（強聯系）對解釋變量（結構洞）做回歸（回歸系數不顯著，p>0.1）。模型4是輸出型開放式創新（授權）同時對解釋變量（結構洞）和中介變量（強聯系）做回歸（回歸系數顯著，p<0.05），模型的F值明顯增大，與模型2 相比，R2也增大，R2增加了2%（p <0.05）。也就是說，模型4在模型2的基礎上增加中介變量（強聯系）后，對輸出型開放式創新（授權）的解釋能力迅速提升。在模型4中，輸出型開放式創新（授權）對解釋變量（結構洞）和中介變量（強聯系）的回歸系數顯著（p <0.05）。由于模型3中的中介變量（強聯系）對解釋變量（結構洞）的回歸系數不顯著，而模型4中的輸出型開放式創新（授權）對中介變量（強聯系）的回歸系數顯著，根據溫忠麟等人（2004）的建議，需要進行Sober檢驗。Sober檢驗（雙尾）的統計值為2.291（p<0.05），說明Sober檢驗的效應顯著，因而，強聯系在結構洞和輸出型開放式創新（授權）之間的中介效應得到支持。假設2a得到支持。

模型5是輸出型開放式創新（免費釋放）對控制變量的回歸。模型6是輸出型開放式創新（免費釋放）同時對控制變量和自變量（結構洞）做回歸（回歸系數顯著，p<0.05），模型的F值明顯增大，因此，與模型5相比，模型6增加解釋變量（結構洞）后，模型擬合度得以優化，R2也增大，R2增加了17.3%（p<0.05），表明結構洞對輸出型開放式創新（免費釋放）具有一定的解釋作用。假設1b得到支持。

模型7是中介變量（強聯系）對解釋變量（結構洞）做回歸（回歸系數不顯著，p>0.1）。模型8是輸出型開放式創新（免費釋放）同時對解釋變量（結構洞）和中介變量（強聯系）做回歸（回歸系數顯著，p<0.05），模型的F值明顯增大，與模型6相比，R2也增大，R2增加了3.4%（p<0.05）。也就是說，模型8在模型6的基礎上增加中介變量（強聯系）后，對輸出型開放式創新（免費釋放）的解釋能力迅速提升。在模型8中，輸出型開放式創新（免費釋放）對解釋變量（結構洞）和中介變量（強聯系）的回歸系數顯著（p<0.05）。由于模型7中的中介變量（強聯系）對解釋變量（結構洞）的回歸系數不顯著，而模型8中的輸出型開放式創新（免費釋放）對中介變量（強聯系）的回歸系數顯著，根據溫忠麟等人（2004）的建議，需要進行Sober檢驗。Sober檢驗（雙尾）的統計值為2.256（p<0.05），說明Sober檢驗的效應顯著，因而，強聯系在結構洞和輸出型開放式創新（免費釋放）之間的中介效應得到支持。假設2b得到支持。

本文以科技型企業作為樣本實證檢驗了強聯系在創新網絡結構洞與輸出型開放式創新之間的關系中發揮的中介作用。實證研究結果表明，強聯系在創新網絡結構洞與輸出型開放式創新的關系之間扮演中介變量角色。[基金項目：北京物資學院高級別科研項目培育基金（GJB20164002）]

（作者單位：北京物資學院商學院）